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介绍
Deepface 是一个轻量级的 python 人脸识别和人脸属性剖析（年龄、性别、情感和种族）框架。它是一种混合人脸识别框架缠绕状态的最先进的模型：VGG-Face，Google FaceNet，OpenFace，Facebook DeepFace，DeepID，ArcFace 和 Dlib。那些模型曾经达到并通过了人类程度的准确性。该库次要基于 TensorFlow 和 Keras。
环境筹备与装置
我的项目地址：
https://github.com/serengil/d…
pycharm 环境下载：
https://www.jetbrains.com/pyc…
conda 虚拟环境：
https://www.anaconda.com/prod…
数据集：
https://github.com/serengil/d…\_models/releases/download/v1.0/vgg\_face\_weights.h5
https://github.com/serengil/d…\_models/releases/download/v1.0/facial\_expression\_model\_weights.h5
https://github.com/serengil/d…\_models/releases/download/v1.0/age\_model\_weights.h5
https://github.com/serengil/d…\_models/releases/download/v1.0/gender\_model\_weights.h5
https://github.com/serengil/d…\_models/releases/download/v1.0/race\_model\_single\_batch.h5
创立我的项目
应用关上我的项目目录后，创立时应用 conda 的 Python 3.9 虚拟环境
装置 pip 依赖
创立实现后，在 cmd 中查看现有的虚拟环境，并进入刚刚创立的虚拟环境
conda env list
activate pythonProject
进入环境后在进行装置 pip 所需依赖，并应用国内源进行装置实现下载减速
pip install deepface -i https://pypi.tuna.tsinghua.ed…
应用
面部验证
此性能验证同一人或不同人员的面部对。它冀望准确的图像门路作为输出。也欢送通过轻便或基于 64 编码的图像。
cd C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\tests\dataset
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")会主动下载数据集，若无奈下载数据集
能够提前下载好数据集，放入到 C:\Users\Administrator.deepface\weights\ 目录下
面部属性剖析
Deepface 还装备了一个弱小的面部属性剖析模块，包含年龄，性别，面部表情（包含愤恨，恐怖，中性，悲伤，讨厌，高兴和惊喜）和种族（包含亚洲，白人，中东，印度，拉丁和彩色）预测。
from deepface import DeepFace
obj = DeepFace.analyze(img_path = "img4.jpg", actions = ['age', 'gender', 'race', 'emotion'])会主动下载数据集，若无奈下载数据集
能够提前下载好数据集，放入到 C:\Users\Administrator.deepface\weights\ 目录下
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